5分钟NLP：快速实现NER的3个预训练库总结
在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。
NER模型可以用来理解一个文本句子/短语的意思。它可以识别文本中可能代表who、what和whom的单词，以及文本数据所指的其他主要实体。
在本文中，将介绍对文本数据执行 NER 的 3 种技术。这些技术将涉及预训练和定制训练的命名实体识别模型。
- 基于 NLTK 的预训练 NER
- 基于 Spacy 的预训练 NER
- 基于 BERT 的自定义 NER
原文地址：
https://www.overfit.cn/post/b7a368f1282149338a1afc20a5a6afcc
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